Python编程语言中有哪些鲜为人知但很有用的特性?
尽量将答案限制在Python核心。 每个回答一个特征。 给出一个例子和功能的简短描述，而不仅仅是文档链接。 使用标题作为第一行标记该特性。
快速链接到答案:
参数解包 牙套 链接比较运算符 修饰符 可变默认参数的陷阱/危险 描述符 字典默认的.get值 所以测试 省略切片语法 枚举 其他/ 函数作为iter()参数 生成器表达式 导入该 就地值交换 步进列表 __missing__物品 多行正则表达式 命名字符串格式化 嵌套的列表/生成器推导 运行时的新类型 .pth文件 ROT13编码 正则表达式调试 发送到发电机 交互式解释器中的制表符补全 三元表达式 试着/ / else除外 拆包+打印()函数 与声明
当前回答
.．.dict.get()有一个默认值None，从而避免KeyErrors:
In [1]: test = { 1 : 'a' }
In [2]: test[2]
---------------------------------------------------------------------------
<type 'exceptions.KeyError'> Traceback (most recent call last)
<ipython console> in <module>()
<type 'exceptions.KeyError'>: 2
In [3]: test.get( 2 )
In [4]: test.get( 1 )
Out[4]: 'a'
In [5]: test.get( 2 ) == None
Out[5]: True
甚至在“现场”指定这个:
In [6]: test.get( 2, 'Some' ) == 'Some'
Out[6]: True
你可以使用setdefault()来设置一个值，如果它不存在就返回:
>>> a = {}
>>> b = a.setdefault('foo', 'bar')
>>> a
{'foo': 'bar'}
>>> b
'bar
其他回答
只需少量的工作，线程模块就变得非常容易使用。此装饰器更改函数，使其在自己的线程中运行，返回占位符类实例，而不是常规结果。你可以通过检查placeolder来探测答案。结果或通过调用placeholder.awaitResult()来等待它。
def threadify(function):
"""
exceptionally simple threading decorator. Just:
>>> @threadify
... def longOperation(result):
... time.sleep(3)
... return result
>>> A= longOperation("A has finished")
>>> B= longOperation("B has finished")
A doesn't have a result yet:
>>> print A.result
None
until we wait for it:
>>> print A.awaitResult()
A has finished
we could also wait manually - half a second more should be enough for B:
>>> time.sleep(0.5); print B.result
B has finished
"""
class thr (threading.Thread,object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
threading.Thread.__init__ ( self )
self.args, self.kwargs = args, kwargs
self.result = None
self.start()
def awaitResult(self):
self.join()
return self.result
def run(self):
self.result=function(*self.args, **self.kwargs)
return thr
修饰符
装饰器允许将一个函数或方法包装在另一个函数中，该函数可以添加功能、修改参数或结果等。在函数定义的上方一行编写装饰符，以“at”符号(@)开始。
示例显示了一个print_args装饰器，它在调用被装饰函数之前打印函数的参数:
>>> def print_args(function):
>>> def wrapper(*args, **kwargs):
>>> print 'Arguments:', args, kwargs
>>> return function(*args, **kwargs)
>>> return wrapper
>>> @print_args
>>> def write(text):
>>> print text
>>> write('foo')
Arguments: ('foo',) {}
foo
.．.dict.get()有一个默认值None，从而避免KeyErrors:
In [1]: test = { 1 : 'a' }
In [2]: test[2]
---------------------------------------------------------------------------
<type 'exceptions.KeyError'> Traceback (most recent call last)
<ipython console> in <module>()
<type 'exceptions.KeyError'>: 2
In [3]: test.get( 2 )
In [4]: test.get( 1 )
Out[4]: 'a'
In [5]: test.get( 2 ) == None
Out[5]: True
甚至在“现场”指定这个:
In [6]: test.get( 2, 'Some' ) == 'Some'
Out[6]: True
你可以使用setdefault()来设置一个值，如果它不存在就返回:
>>> a = {}
>>> b = a.setdefault('foo', 'bar')
>>> a
{'foo': 'bar'}
>>> b
'bar
交互式解释器选项卡补全
try:
import readline
except ImportError:
print "Unable to load readline module."
else:
import rlcompleter
readline.parse_and_bind("tab: complete")
>>> class myclass:
... def function(self):
... print "my function"
...
>>> class_instance = myclass()
>>> class_instance.<TAB>
class_instance.__class__ class_instance.__module__
class_instance.__doc__ class_instance.function
>>> class_instance.f<TAB>unction()
您还必须设置一个PYTHONSTARTUP环境变量。
Doctest:同时进行文档和单元测试。
从Python文档中提取的示例:
def factorial(n):
"""Return the factorial of n, an exact integer >= 0.
If the result is small enough to fit in an int, return an int.
Else return a long.
>>> [factorial(n) for n in range(6)]
[1, 1, 2, 6, 24, 120]
>>> factorial(-1)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: n must be >= 0
Factorials of floats are OK, but the float must be an exact integer:
"""
import math
if not n >= 0:
raise ValueError("n must be >= 0")
if math.floor(n) != n:
raise ValueError("n must be exact integer")
if n+1 == n: # catch a value like 1e300
raise OverflowError("n too large")
result = 1
factor = 2
while factor <= n:
result *= factor
factor += 1
return result
def _test():
import doctest
doctest.testmod()
if __name__ == "__main__":
_test()
